众所周知，Python的简单性和可读性是以牺牲性能为代价的mdashmdash
尤其是在计算密集型的情况下，例如多个for循环。
然而，现在老板胡远明说:
只需要导入一个叫ldquoTaichirdquo库，可以提升100倍的代码速度！
不相信我？
看三个例子。
计算素数的个数，速度x120
第一个例子非常非常简单。找出所有小于给定正整数n的质数。
标准答案如下:
我们将保存上面的代码并运行它。
当n为100万时，需要2.235秒才能得到结果:
现在，我们开始变魔术。
在不改变任何功能体的情况下，importldquotaichirdquo库，然后再添加两个装饰器:
答对了。同样的成绩只有0.363s，快了近6倍。
如果n = 1000万，只有0.8s；要知道，没有它也就55s，一下子快了70倍！
另外，我们可以给ti.init加一个参数，改成ti.init(arch=ti.gpu)，这样taich就可以在gpu上进行计算了。
至此，计算所有小于1000万的质数只需要0.45s，比原来的Python代码快了120倍！
还不错？
什么？是不是觉得这个例子太简单，说服力不够？我们来看一个稍微复杂一点的。
动态规划，速度x500
不用说，动态规划作为一种优化算法，通过动态存储中间计算结果来减少计算时间。
我们使用经典教材《算法导论》中经典的动态编程案例ldquo最长公共子序列问题rdquo比如说。
例如，对于序列a =和序列b = (4，0，1，4，5，3，1，2)，它们的LCS是:
LCS = (0，1，4，3，1，2).
用动态规划的思想计算LCS，就是先求出序列A的前I个元素和序列B的前J个元素的最长公共子序列的长度，然后逐渐增大I或J的值，重复这个过程得到结果。
我们用f来表示这个子序列的长度，即LCS((前缀(a，I)，前缀(b，j))。其中前缀(A，I)表示序列A的前I个元素，即a(0)，a(1)，hellip，a(i-1)，并且获得下面的递归关系:
完整的代码如下:
现在，我们用太极来加快速度:
结果如下:
胡远明电脑上的程序最快0.9秒就能完成，而用NumPy实现需要476秒，相差500多倍！
最后，我们来举一个不同的例子。
反应-扩散方程，效果惊人
在自然界中，总有一些动物的模式看似无序，其实并不完全随机。
艾伦·米德多特，图灵机的发明者；图灵是第一个提出模型来描述这种现象的人。
在该模型中，使用两种化学物质来模拟图案的产生。两者之间的关系类似于猎物和捕食者的关系，它们各自移动并相互作用:
最初，U和V随机分布在一个域中；
在每个时间步，它们逐渐扩散到相邻的空间；
当U和V相遇时，U的一部分被V吞噬，因此，V的浓度增加；
为了避免U被V根除，我们在每个时间步增加一定百分比的U，删除一定百分比(k)的V。
以上过程总结为ldquo反应扩散方程；：
其中有四个关键参数:Du、dv(v的扩散速率)、f(饲料的缩写，控制u的添加)和k(k的缩写，控制v的去除)。
如果在太极中实现这个方程，首先创建网格来表示域，用vec2来表示每个网格中U和V的浓度值。
拉普拉斯算子值的计算需要访问相邻网格。为了避免在同一个周期中更新和读取数据，我们应该创建两个形状相同的网格W x Htimes2。
每次从一个网格访问数据时，我们将更新的数据写入另一个网格，然后切换到下一个网格。然后数据结构设计是这样的:
首先，我们将网格中U的浓度设置为1，并将V放置在50个随机选择的位置:
那么实际的计算可以用不到10行代码来完成:
ti.kerneldefcompute:fori，jinti.ndrange(W，H):cen=uv(phase，I，j)lapl=uv(phase，i+1，j)+uv(phase，i-1，j)+uv(phase，I，J-1)-4.0 * cendu = du * lapl(0)-cen(0)* cen(1)* feed *(1-cen(0))DV = DV * lapl(1)+cen(0)* cen
最后一步是根据V的浓度对结果进行染色，可以得到这样一个惊人的图案:
有意思的是，胡远明介绍，即使V的初始浓度是随机设定的，每次也能得到类似的结果。
而相比Numba实现只能达到30fps左右，Taichi实现因为可以选择GPU作为后端，轻松超过300fps。
可以安装Pip install。
看了以上三个例子，你现在相信了吗？
实际上，Taichi是嵌入在Python中的DSL。它通过自己的编译器把ti.kernel修饰的函数编译到各种硬件上，包括CPU和GPU，然后进行高性能计算。
有了它，你再也不用羡慕C++/CUDA的性能了。
顾名思义，太极来自太极图形胡远明团队。现在只需使用pip install就可以安装这个库并与其他Python库交互，包括NumPy、Matplotlib和PyTorch等等。
当然，用太极和这些库和其他加速方式有什么区别？胡远明也给出了详细的优缺点对比。感兴趣的朋友可以戳下面的链接详细查看一下:
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